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Aula 02: Análise de Dados
Introdução ao Python
DCC603-Banco de Dados II
Prof. Me. Acauan C. Ribeiro
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 2/16
Roteiro da Aula
● Python no mercado de trabalho
● O que é uma IDE e como instalar uma IDE para usar Python (Jupyter
Notebook)
● Conceitos básicos Jupyter Notebook
● Tipos de variáveis no Python
● Funções básicas e métodos em Python
● Listas
● Dicionários
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 3/16
Crescimento do Python ao longo dos anos
● Python é uma linguagem que tem se
tornado extremamente popular pela
simplicidade e Versatilidade. Foi muito
adotada para trabalhos de data science
devido à grande disponibilidade de
bibliotecas com essa finalidade.
● O gráfico ao lado exemplifica o crescimento
do Python. A referência usada é a % de
perguntas no Stack Overflow (site usado
para resolução de problemas relacionados à
programação).
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 4/16
Crescimento do Python ao longo dos anos
● Quando comparamos o Python com linguagens de
programação mais novas e em desenvolvimento a
diferença é ainda maior.
● Quando falamos de ciência de dados, o R é a
segunda linguagem mais usada, também
extremamente útil para o assunto, porém o principal
diferencial do Python é sua aplicabilidade tanto para
uso em dados, quanto para usos gerais de
programação
● Isso o torna extremamente poderoso para
desenvolver soluções mais completas.
https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible-growth-python/
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 5/16
fonte:https://www.digitalhouse.com/br/blog/por-que-aprender-python
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 6/16
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 7/16
Let’s code </>...
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 8/16
Instalação do Python na máquina
● Instalação do Python via Anaconda (plataforma mais popular de Data
Science no mundo)
https://www.anaconda.com
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 9/16
Jupyter Notebook
● Ferramenta IDE usada para escrever código em
Python e documentar código.
● Gera arquivos IPythonNotebook (.ipynb) que é
um arquivo específico para abrir no jupyter
notebook.
● Também pode ser usado para gerar scripts
Python (.py)
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 10/16
Conceitos básicos - Jupyter Notebook
Tipos de células:
● Markdown Usada para documentar e escrever textos
→
● Code Usada para códigos
→
– O símbolo # dentro de uma célula de código irá transformar a linha em texto para documentação
Comandos básicos:
● Shift + Enter Rodar célula e ir para a próxima
→
● Ctrl + Enter Rodar célula
→
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 11/16
Conceitos básicos - Python
● Tipagem dinâmica (significa que o próprio
interpretador do Python infere o tipo dos
dados que uma variável recebe, sem a
necessidade que você, o usuário da linguagem
diga de que tipo determinada variável é)
● Tipagem forte (significa que o interpretador
do Python avalia as expressões (evaluate) e
não faz coerções automáticas entre tipos não
compatíveis (conversões de valores), ou seja:)
Variáveis
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 12/16
Conceitos básicos - Python
Tipos de variáveis mais comuns no Python:
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 13/16
Conceitos básicos - Funções básicas e métodos
● Funções básicas:
– print() Imprime o texto ou variável entre parêntese na tela
→
– import Carrega bibliotecas Python
→
– !pip install instala bibliotecas Python
→
–
● Métodos - funções implícitas dentro de cada tipo de variável, acessadas usando ponto após
avariável (ex: string.replace Substitui uma parte do texto por outra)
→
● Instruções sobre uso de funções e métodos → Shift + Tab no Jupyter Notebook
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 14/16
Listas
● Usadas para armazenar vários valores dentro de uma mesma variável
● Identificadas por colchetes (Ex: lista = [1, 2, 3, ‘olá’, 0.5] )
● Operações com listas:
lista 1 + lista 2 = Lista contendo todos os elementos da lista 1 e lista 2
lista 1 * 2 = Lista com informações da lista 1 repetidos 2 vezes
https://docs.python.org/pt-br/3/tutorial/datastructures.html
https://algoritmosempython.com.br/cursos/programacao-python/listas/
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 15/16
Dicionários
● Um dicionário é uma espécie de estrutura de
dados do tipo coleção. É, portanto, um objeto
que contém mais que um valor.
● Se nas listas, os elementos são acessados por
meio de uma posição ou índice, nos dicionários
isso ocorre de forma diferente. O acesso às
informações acontece por meio de chaves.
● O uso de dicionários no desenvolvimento de
algoritmos de inteligência artificial é muito
comum, devido a facilidade e praticidade.
https://kenzie.com.br/blog/dicionario-python/
DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 16/16
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Aula 02 - Análise de Dados - Introdução ao Python.pdf

  • 1. Aula 02: Análise de Dados Introdução ao Python DCC603-Banco de Dados II Prof. Me. Acauan C. Ribeiro
  • 2. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 2/16 Roteiro da Aula ● Python no mercado de trabalho ● O que é uma IDE e como instalar uma IDE para usar Python (Jupyter Notebook) ● Conceitos básicos Jupyter Notebook ● Tipos de variáveis no Python ● Funções básicas e métodos em Python ● Listas ● Dicionários
  • 3. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 3/16 Crescimento do Python ao longo dos anos ● Python é uma linguagem que tem se tornado extremamente popular pela simplicidade e Versatilidade. Foi muito adotada para trabalhos de data science devido à grande disponibilidade de bibliotecas com essa finalidade. ● O gráfico ao lado exemplifica o crescimento do Python. A referência usada é a % de perguntas no Stack Overflow (site usado para resolução de problemas relacionados à programação).
  • 4. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 4/16 Crescimento do Python ao longo dos anos ● Quando comparamos o Python com linguagens de programação mais novas e em desenvolvimento a diferença é ainda maior. ● Quando falamos de ciência de dados, o R é a segunda linguagem mais usada, também extremamente útil para o assunto, porém o principal diferencial do Python é sua aplicabilidade tanto para uso em dados, quanto para usos gerais de programação ● Isso o torna extremamente poderoso para desenvolver soluções mais completas. https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible-growth-python/
  • 5. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 5/16 fonte:https://www.digitalhouse.com/br/blog/por-que-aprender-python
  • 6. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 6/16
  • 7. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 7/16 Let’s code </>...
  • 8. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 8/16 Instalação do Python na máquina ● Instalação do Python via Anaconda (plataforma mais popular de Data Science no mundo) https://www.anaconda.com
  • 9. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 9/16 Jupyter Notebook ● Ferramenta IDE usada para escrever código em Python e documentar código. ● Gera arquivos IPythonNotebook (.ipynb) que é um arquivo específico para abrir no jupyter notebook. ● Também pode ser usado para gerar scripts Python (.py)
  • 10. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 10/16 Conceitos básicos - Jupyter Notebook Tipos de células: ● Markdown Usada para documentar e escrever textos → ● Code Usada para códigos → – O símbolo # dentro de uma célula de código irá transformar a linha em texto para documentação Comandos básicos: ● Shift + Enter Rodar célula e ir para a próxima → ● Ctrl + Enter Rodar célula →
  • 11. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 11/16 Conceitos básicos - Python ● Tipagem dinâmica (significa que o próprio interpretador do Python infere o tipo dos dados que uma variável recebe, sem a necessidade que você, o usuário da linguagem diga de que tipo determinada variável é) ● Tipagem forte (significa que o interpretador do Python avalia as expressões (evaluate) e não faz coerções automáticas entre tipos não compatíveis (conversões de valores), ou seja:) Variáveis
  • 12. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 12/16 Conceitos básicos - Python Tipos de variáveis mais comuns no Python:
  • 13. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 13/16 Conceitos básicos - Funções básicas e métodos ● Funções básicas: – print() Imprime o texto ou variável entre parêntese na tela → – import Carrega bibliotecas Python → – !pip install instala bibliotecas Python → – ● Métodos - funções implícitas dentro de cada tipo de variável, acessadas usando ponto após avariável (ex: string.replace Substitui uma parte do texto por outra) → ● Instruções sobre uso de funções e métodos → Shift + Tab no Jupyter Notebook
  • 14. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 14/16 Listas ● Usadas para armazenar vários valores dentro de uma mesma variável ● Identificadas por colchetes (Ex: lista = [1, 2, 3, ‘olá’, 0.5] ) ● Operações com listas: lista 1 + lista 2 = Lista contendo todos os elementos da lista 1 e lista 2 lista 1 * 2 = Lista com informações da lista 1 repetidos 2 vezes https://docs.python.org/pt-br/3/tutorial/datastructures.html https://algoritmosempython.com.br/cursos/programacao-python/listas/
  • 15. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 15/16 Dicionários ● Um dicionário é uma espécie de estrutura de dados do tipo coleção. É, portanto, um objeto que contém mais que um valor. ● Se nas listas, os elementos são acessados por meio de uma posição ou índice, nos dicionários isso ocorre de forma diferente. O acesso às informações acontece por meio de chaves. ● O uso de dicionários no desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial é muito comum, devido a facilidade e praticidade. https://kenzie.com.br/blog/dicionario-python/
  • 16. DCC603-Banco de Dados II | Análise de Dados - Python 16/16 Abrir: Python para Data Science - Básico - Aula2.ipynb Let’s code </>...